参考以下两段代码代码：第一段：# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段：library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。完成以下任务：①建立50×30的随机数据和30个变量；②生成三组不同系数的①线性模型；③（线性回归中）分别计算这三组的CV值；④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标

很好，下面我来回答你的问题。

第一段代码是关于交叉验证和自助法的实现代码，其中使用了不同的模型和数据集进行了多次计算，最终得出了不同的误差值。第二段代码是关于朴素贝叶斯分类器的实现代码，其中使用了数据集的分割和模型训练，最终得出了预测结果的混淆矩阵。

针对你的任务，我可以给出如下的解答：

1. 建立50×30的随机数据和30个变量：

set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(1500), ncol = 30, nrow = 50)

2. 生成三组不同系数的线性模型：

library(glmnet)
set.seed(123)
x <- data[,1:29]
y <- data[,30]
fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0.5, lambda = seq(0.01, 0.2, by = 0.01), nfolds = 10)
fit2 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0.5, lambda = seq(0.5, 1, by = 0.01), nfolds = 10)
fit3 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0.5, lambda = seq(0.9, 1.5, by = 0.01), nfolds = 10)

3. （线性回归中）分别计算这三组的CV值：

cv1 <- fit1$cvm[which.min(fit1$cvm)]
cv2 <- fit2$cvm[which.min(fit2$cvm)]
cv3 <- fit3$cvm[which.min(fit3$cvm)]

4. （岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambda为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标：

plot(fit1)
plot(fit2)
plot(fit3)

其中，第一张图的纵坐标为CV error，第二张图的纵坐标为Prediction error。